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Enregistrement W7067662261

Méthodologie de détection des feux de forêt à partir d'images satellitaires NOAA

2001· other· fr· W7067662261 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2001
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOld townRoad constructionJetty
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une grande partie du territoire québécois n'est pas couverte par la stratégie de détection des feux de forêt de la Société de protection des forêts contre le feu. L'utilisation d'images satellitaires permettrait d'avoir un portrait de la situation des feux sur l'ensemble du territoire. Une technique de détection et de suivi des feux de forêt pourrait être intéressante pour les secteurs éloignés situés dans la zone de protection restreinte au nord du 5iieme parallèle nord. L'objectif de cette étude est d'améliorer l'arsenal pour la lutte contre les feux de forêt. La méthode développée dans cette étude compare la luminance mesurée par les canaux 3 et 4 du capteur AVHRR au-dessus des feux de forêt. Pour vérifier la capacité et l'efficacité de ce traitement à détecter des feux de forêt, les images-résultats ont été comparées avec les cartes de localisation des feux de forêt tracées à partir des données fournies par la direction de la conservation des forêts du ministère des Ressources naturelles du Québec. Bien que les données brutes des canaux 3 et 4 fournissent des informations intéressantes sur la répartition des feux, le traitement des images développé au cours de cette étude permet de mieux mettre en évidence les feux par rapport au reste de l'image. En plus de la détection des feux, la méthode permet aussi d'évaluer leur intensité et leur direction. Le traitement des images satellitaires a permis de détecter 62 % des feux de plus de 10 ha qui n'étaient pas couverts par des nuages. Le plus petit feu de forêt détecté avec la méthode est un feu de 20 hectares. Même si la méthode n'a pas permis de détecter tous les feux présents, elle fournit néanmoins une information des plus précieuses puisque aucun autre moyen présentement disponible ne permet d'avoir un portrait de chaque kilomètre carré du territoire plusieurs fois par jour et ce, à un coût comparable à celui des images satellitaires.
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Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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